死因监测可为公共卫生政策的制定提供基础数据^[1]，评价其数据质量的指标包括完整性、准确性等^[2]。完整性是监测数据能否综合应用的前提条件^[3]，可通过漏报调查进行评估，同时漏报调查结果可调整人群报告死亡率，从而获得真实的人群死亡水平。2013年，国家层面上整合了原有的卫生部死因登记系统、国家疾病监测系统等死因报告系统，抽样建立了由605个监测点组成的全国疾病监测系统(diseases surveillance point system，DSPs)。安徽省由原6个全国疾病监测点(disease surveillance point, DSP)增加到24个，其中城市12个、农村12个，皖南、皖中、皖北地区各8个，覆盖常住人口达1 470万，占全省常住总人口的24.56%，首次具有了全省代表性。为评估2013年以来24个DSP死因监测工作质量，安徽省于2015年6—9月开展了2013—2014年度死亡漏报调查。现将结果分析如下。

于2015年6—9月，按照乡镇粗死亡率与所在县(区、市)平均死亡率相近的原则，从安徽省24个DSP粗死亡率最接近全县(区、市)平均死亡率的乡镇中，随机抽取3个乡镇(街道)，再从每个抽中的乡镇(街道)随机抽取3个行政村(居委会)，抽中村(居委会)的所有家庭成员均为调查对象。在调查前均获得研究对象知情同意。收集被抽中的村(居委会)2013年1月1日—2014年12月31日发生的所有常住人口死亡信息。共收集69个乡镇(街道)，207个行政村(居委会)，调查常住人口667 172人(2013—2014年平均人口)。

按照中国疾病预防控制中心《2015年全国死因监测漏报调查总体方案》，省疾病预防控制中心统一对监测县区和抽中乡镇的调查员进行培训后，分以下3个步骤进行。(1) 人口信息收集及录入。收集调查村(居委会)2012—2014年年末分性别常住人口数和出生人数，录入国家“人口死亡信息登记管理系统”的漏报调查模块。(2) 以村(居委会)为单位收集死亡名单。调查员负责收集、汇总各村民小组(居民楼)填写的死亡名单，整理形成全村(居委会)摸底死亡名单；同时收集整理来自于殡葬部门、户籍管理部门、计划生育部门、妇幼保健部门等多个途径中各村(居委会)的死亡名单，与摸底死亡名单进行进一步的核对、查重、补漏，最后形成各村(居委会)的汇总死亡名单。(3) 死亡名单录入及完整性评估。将各村(居委会)的汇总死亡名单录入漏报调查系统，省疾控中心根据系统自动计算的各监测点粗死亡率评估完整性及是否开展下一步入户调查。原则上，如果粗死亡率 < 600/10万，则需要进一步核对、补充死亡名单，确保漏报调查能收集到全部死亡病例。(4) 死亡名单的比对和入户调查名单的确定。依据姓名、性别、身份证号、死亡日期等变量，对录入的死亡名单与监测系统常规报告的死亡名单进行比对。经过系统自动比对和人工核对后完全匹配的标记为未漏报，未匹配上的个案形成入户调查名单开展入户调查，完善、补充汇总死亡名单，再确定最终的死亡名单和漏报名单。漏报率=漏报人数/调查人数×100%。金寨县(新增点、农村点、皖中地区)由于工作人员变动、衔接不及时等问题对工作造成较大影响，数据质量差，剔除分析，最后23个DSP数据为代表纳入分析。

采用SPSS 18.0软件对率、构成比等指标进行描述性分析，率、构成比的比较采用χ²检验，以P＜0.05为差异有统计学意义。

表 1

表 1 安徽省23个DSP 2013—2014年死亡漏报情况 调查地区 2013年 2014年 2013—2014年合计 调查人数 漏报人数 漏报率(%) 调查人数 漏报人数 漏报率(%) 调查人数 漏报人数 漏报率(%) 肥东县 145 3 2.07 121 2 1.65 266 5 1.88 巢湖市 236 15 6.36 209 9 4.31 445 24 5.39 镜湖区 306 42 13.73 344 25 7.27 650 67 10.31 鸠江区 202 55 27.23 212 10 4.72 414 65 15.70 龙子湖区 178 3 1.69 180 7 3.89 358 10 2.79 固镇县 109 7 6.42 100 8 8.00 209 15 7.18 潘集区 90 26 28.89 130 19 14.62 220 45 20.45 雨山区 105 1 0.95 119 3 2.52 224 4 1.79 当涂县 194 27 13.92 179 3 1.68 373 30 8.04 濉溪县 299 21 7.02 281 19 6.76 580 40 6.90 铜官山区 189 2 1.06 187 4 2.14 376 6 1.60 怀宁县 142 8 5.63 126 5 3.97 268 13 4.85 望江县 227 6 2.64 222 13 5.86 449 19 4.23 黄山区 126 20 15.87 128 2 1.56 254 22 8.66 天长市 235 25 10.64 190 25 13.16 425 50 11.76 颍州区 244 49 20.08 259 23 8.88 503 72 14.31 颍东区 289 22 7.61 301 22 7.31 590 44 7.46 埇桥区 251 70 27.89 275 32 11.64 526 102 19.39 灵璧县 166 7 4.22 159 3 1.89 325 10 3.08 寿县 221 7 3.17 246 3 1.22 467 10 2.14 蒙城县 207 19 9.18 222 8 3.60 429 27 6.29 石台县 79 24 30.38 89 19 21.35 168 43 25.60 泾县 130 3 2.31 150 1 0.67 280 4 1.43 合计 4 370 462 10.57 4 429 265 5.98 8 799 727 8.26

表 1 安徽省23个DSP 2013—2014年死亡漏报情况

共收集2013—2014年死亡个案8 799例，平均粗死亡率为6.59‰。漏报死亡个案727例，2年平均漏报率为8.26%；最高为石台县(25.60%)，最低为泾县(1.43%)。从分监测点漏报调查结果来看，漏报率>10%的有石台县(25.60%)、潘集区(20.45%)、埇桥区(19.39%)、鸠江区(15.70%)、颍州区(14.31%)、天长市(11.76%)和镜湖区(10.31%)7个监测点；漏报率 < 3%的有泾县(1.43%)、铜官山区(1.60%)、雨山区(1.79%)、肥东县(1.88%)、寿县(2.14%)和龙子湖区(2.79%)6个监测点。

表 2

表 2 安徽省23个DSP不同特征人群2013—2014年死亡漏报率比较 特征 调查人数 漏报人数 漏报率(%) χ2值 P值 性别 男性 4 981 396 7.95 1.48 0.225 女性 3 487 331 8.67 年龄(岁) ≤14 124 33 26.61 69.05 < 0.001 15~44 463 53 11.45 45~64 1 438 90 6.23 ≥65 6 774 551 8.13 城乡 城市 4 985 511 10.25 59.99 < 0.001 农村 3 814 216 5.66 地区 皖南 2 739 241 8.80 14.22 0.001 皖中 2 540 166 6.54 皖北 3 520 320 9.09 监测点类型 老DSP或淮河点a 3 711 275 7.41 6.15 0.013 新增DSP 5 088 452 8.88 年份 2013 4 370 462 10.57 61.11 < 0.001 2014 4 429 265 5.98   注：a淮河点指国家淮河流域重点地区癌症综合防治项目中的死因监测点，简称淮河点，从2008年开始实行全人群死因监测网报，报告要求等同于原DSP。

表 2 安徽省23个DSP不同特征人群2013—2014年死亡漏报率比较

将死亡漏报率按性别、年龄组、城乡、地区、监测点类型和年份进行分类，结果除性别以外，其余变量不同特征人群漏报率差异均有统计学意义(均P < 0.05)。按年龄组分类，15岁以下组＞15~44岁组＞65岁及以上组＞45~64岁组；按城乡分类，城市是农村的近2倍；按地区分类，皖中低于皖南和皖北；按监测点类型分类，新增DSP高于老DSP或淮河点；按年份分类，2014年低于2013年。

对漏报个案漏报原因进行进一步分析，结果死亡地点的构成比分别为家中(85.98%)、医院(6.36%)、赴医院途中(1.16%)、其他(6.50%)。院外死亡个案漏报原因的分布为：“村医/社区医生未主动及时收集”的占61.11%、“家属及相关人员瞒报、偷葬”的占14.66%、“外地死亡”的占8.33%、“行政区划调整造成漏报”的占7.10%、“殡葬、户籍管理部门核对不及时”的占2.78%、“无村医”的占1.70%、“网报系统保存失败”的占0.77%、“村/乡镇医生忘记报告”的占0.93%、“其他”占2.62%。

本次调查的全省23个DSP 2013—2014年平均漏报率为8.26%，与湖北省2009—2011年监测系统漏报率(8.59%)相近^[4]；低于全国161个DSP 2009—2011年全人群死亡漏报率(12.9%)^[5]，亦低于青海省DSP 2009—2011年漏报率(35.69%)^[6]、广东省DSP 2009—2011年漏报率(14.44%)^[7]、山东省2012—2013年漏报率(23.15%)^[8]和福建省DSP 2006—2008年漏报率(11.90%)^[9]；高于江苏省新增死因监测点2011—2012年死亡漏报率(1.77%)^[10]。总体来说，安徽省DSP死亡漏报率在全国居于偏低的水平，表明本省死因监测资料总体完整性较好。

死因报告的完整性在不同县区、城乡、地区、年龄组、监测点类型和年份间存在不平衡现象。本次调查结果显示城市漏报率高于农村，与河南省研究结果一致^[11]，但不同于湖北省农村漏报率高于城市的结果^[4]，亦不同于江苏省^[10]、广东省^[7]、云南省宣威市^[12]城乡漏报率无明显差异的结果。关于本省城市漏报率高于农村的原因，笔者经日常工作了解和本次调查发现，城市人口流动大和拆迁改造导致户籍和常住地址分离，工作人员与居民熟悉程度不够；在目前总体院外死亡人数是院内死亡的>3倍^[13]，卫生计生与公安、民政等部门协调机制不健全的情况下，城市在家中或其他院外场所死亡的收集难度要远远大于农村。在地区分布上，皖中漏报率低于皖南和皖北，原因可能与本省人口密度分布不同有关^[14]，而人口密度过大和过小均不便于监测管理。皖南地理形势多山区，人口分散，偏远山区居多，不便于管理；而皖北人口众多，经济水平亦相对较低，工作基础相对薄弱。这些不同地域间地理位置、人口、经济水平的差异，一定程度上造成了漏报率分布的地区差异。在年龄分布上，本研究发现漏报率呈现随着年龄降低而逐渐升高的趋势，与全国及其他地区一致^{[5, 15]}。有研究表明，< 15岁年龄组漏报率最高，达到20.34%，其中0岁组高达25.00%，说明婴幼儿死亡漏报是发展中国家普遍存在的一个问题^[16]。经进一步调查发现，在当地风俗中，人们对儿童死亡尤其婴儿死亡较忌讳而不愿外人知晓，极少办丧事，多采取隐瞒的方式。同时对于新生儿死亡，医疗机构往往容易漏报出生即死的个案。

通过对漏报个案漏报原因的进一步分析，并与基层相关工作人员访谈，造成漏报的原因主要有：(1) 院外死亡，三部委文件执行力度不够^[17]。严格执行三部委文件是减少院外漏报最关键的环节之一，但在实际工作中，部分地区民政、公安把关不严，火化、销户仍只需要村/居委会开具的死亡证，而非卫生计生部门开具的《死亡医学证明(推断)书》。(2) 村/社区医生主动性、积极性欠缺。在目前基层医改的过程中，部分乡镇卫生院和村医积极性和责任心不高^[18]，不能做到主动及时的收集死亡信息。(3) 外地死亡，异地火化造成的信息交流不畅。本次调查因“外地死亡”造成漏报的个案占8.33%。(4) 偷葬现象的存在。安徽省只有皖南部分山区允许土葬，非土葬地区受“入土为安”传统风俗的影响，部分家属为达到偷葬的目的，往往刻意瞒报。(5) 与民政、公安部门信息交流不及时。在目前三部委文件尚未完全落实的阶段，定期与民政、公安部门核对死亡信息以查漏补缺，是提高死因监测完整性的重要途径之一。本研究发现仍有2.78%的漏报由于“与殡葬、户籍管理部门核对不及时”造成。

综上所述，安徽省死因监测质量有待进一步加强。切实完善死因登记制度，加强常规死因监测系统的质量管理已被证实为有效提高数据质量的根本途径^[19]。因此应根据不同地区漏报率差异的原因采取针对性的措施：如进一步完善死因监测培训、督导、通报、反馈等制度，规范死因报告流程。将死因监测工作纳入基本公共卫生绩效考核，提高报告人员的积极性。加强与公安、民政部门的沟通、合作，建立信息共享机制，逐步推进各地三部委文件的落实。与妇幼保健机构建立 < 5岁儿童死亡校核机制对辖区孕产妇的追踪管理，减少小年龄组漏报。

经常性开展死因监测漏报调查，对于评价死因监测工作质量，获得人群真实死亡水平具有积极意义。由于本研究为抽样调查，抽样误差在所难免，因此结论推广时需谨慎。同时由于低年龄组死亡信息收集较困难，可能会有一定程度的漏报现象。